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基于區(qū)域?yàn)V波的模糊星圖復(fù)原方法

發(fā)布時(shí)間:2024-12-07 00:31
   當(dāng)星敏感器在動(dòng)態(tài)條件下工作時(shí),在成像的過程中星點(diǎn)會(huì)因能量的分散而出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)模糊現(xiàn)象,導(dǎo)致圖像的信噪比降低,星點(diǎn)的模糊區(qū)域很難被提取,從而降低了星點(diǎn)質(zhì)心的定位精度,嚴(yán)重影響星敏感器的姿態(tài)測(cè)量精度。為此,文中提出了一種基于區(qū)域?yàn)V波的模糊星圖復(fù)原方法,在有效提高圖像信噪比的同時(shí)可提高星點(diǎn)質(zhì)心的定位精度。首先,根據(jù)星敏感器的工作特性,建立了不同工作條件下星點(diǎn)質(zhì)心的運(yùn)動(dòng)模型。然后,根據(jù)運(yùn)動(dòng)模型確定星點(diǎn)質(zhì)心的運(yùn)動(dòng)軌跡,進(jìn)而提取星點(diǎn)的模糊區(qū)域,再利用圖像處理算法對(duì)模糊區(qū)域內(nèi)外的圖像分別進(jìn)行預(yù)處理。最后,利用圖像復(fù)原算法對(duì)模糊星圖進(jìn)行復(fù)原。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在2(°)/s的動(dòng)態(tài)條件下,區(qū)域?yàn)V波算法能夠有效提高模糊星圖的信噪比,并且復(fù)原圖像中星點(diǎn)質(zhì)心的定位誤差不超過0. 1 pixel,可以滿足星敏感器對(duì)高質(zhì)心定位精度的要求。

【文章頁數(shù)】:11 頁

【部分圖文】:

圖1星敏感器的姿態(tài)測(cè)量模型Fig.1Attitudemeasurementmodelofstarsensor

圖1星敏感器的姿態(tài)測(cè)量模型Fig.1Attitudemeasurementmodelofstarsensor


圖2星點(diǎn)的模糊區(qū)域Fig.2Blurredregionofstar

圖2星點(diǎn)的模糊區(qū)域Fig.2Blurredregionofstar

為L(zhǎng)xy=fΔt(wy)2+(wx)槡2的線段lxy,模糊星圖的退化函數(shù)為:hxy(x,y)=1/Lxyp(x,y)∈lxy{0otherwise.(14)3區(qū)域?yàn)V波當(dāng)星敏感器在動(dòng)態(tài)條件下工作,曝光時(shí)間內(nèi)星點(diǎn)在傳感器感光區(qū)內(nèi)移動(dòng)時(shí),星點(diǎn)因能量的分散而出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)模糊現(xiàn)象,導(dǎo)致圖像的信....


圖3圖像的退化/復(fù)原模型Fig.3Degradationandrestorationmodelofimage

圖3圖像的退化/復(fù)原模型Fig.3Degradationandrestorationmodelofimage

值都為1,大小為3×3的方形模板。4模糊星圖復(fù)原模糊星圖復(fù)原的關(guān)鍵問題在于建立圖像的退化/復(fù)原模型[22-24],Gonzalez[21]提出將圖像的退化過程建模為一個(gè)退化函數(shù)H和一個(gè)加性噪聲項(xiàng)η(x,y),對(duì)一幅輸入圖像f(x,y)進(jìn)行處理,產(chǎn)生一幅退化后的圖像g(x,y)。給....


圖5去噪算法的處理時(shí)間Fig.5Processingtimeofeachmethod

圖5去噪算法的處理時(shí)間Fig.5Processingtimeofeachmethod

圖5去噪算法的處理時(shí)間Fig.5Processingtimeofeachmethod算法相比其處理時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng),而區(qū)域?yàn)V波算法只對(duì)星點(diǎn)模糊區(qū)域內(nèi)的圖像進(jìn)行濾波,因此與全局濾波的開操作相比,其處理時(shí)間明顯更短。5.2模糊星圖復(fù)原實(shí)驗(yàn)在圖4(d)中加入方差為30的隨機(jī)分布的高斯白噪聲....



本文編號(hào):4014501

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